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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,417 - 1,420 (4page)
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In the nuclear field, deep learning is highly expected to improve not only safety, but also the economy. Deep learning is a class of machine learning based on learning data representation, as opposed to task-specific algorithms, and is based on statistical methods. It analyzes collected dataset to determine meaningful features and predicts future data. However, deep learning has a disadvantage that is depended on trained dataset. If the wrong data is included in dataset, deep learning can make wrong decisions. Thus, a method for examining dataset quality is required. We propose applying layer-wise relevance propagation (LRP) algorithm to check the dataset quality. We additionally implement LRP algorithm on our deep-learning model and check the LRP pattern for each input. According to this inspection, we find wrong data in dataset and improve the dataset quality.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
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